| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第12-13页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13页 |
| ·决策理论与方法的国内外研究现状综述 | 第13-17页 |
| ·不确定性决策理论与方法研究现状综述 | 第13-14页 |
| ·群体决策的理论与方法研究综述 | 第14-15页 |
| ·决策群体权重确定方法研究综述 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网络研究现状综述 | 第16页 |
| ·现有文献研究特点 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究特色及创新点 | 第18页 |
| ·研究思路与框架 | 第18-20页 |
| 第二章 灰色绝对接近关联度测算模型 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·灰色接近关联度的测算分析 | 第20-24页 |
| ·灰色接近关联度的基本思想 | 第20-21页 |
| ·灰色接近关联度的可改进之处分析 | 第21-24页 |
| ·新的灰色绝对接近关联度测算模型 | 第24-29页 |
| ·灰色绝对接近关联度的基本思想 | 第24页 |
| ·灰色绝对接近关联度的性质分析 | 第24-25页 |
| ·灰色绝对接近关联度的计算 | 第25-29页 |
| ·灰色绝对接近关联度与灰色接近关联度的比较 | 第29-30页 |
| ·灰色绝对接近关联度在三角模糊决策方法中的应用 | 第30-34页 |
| ·问题描述 | 第30-31页 |
| ·决策方法及步骤 | 第31-32页 |
| ·算例分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于灰色绝对接近关联度的贝叶斯网络结构生成方法 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于直觉模糊信息的贝叶斯网络结构表达 | 第35-38页 |
| ·直觉模糊信息的性质 | 第36页 |
| ·贝叶斯推理网络及其结构形成 | 第36-38页 |
| ·基于灰色绝对接近关联度的直觉模糊关联度测算模型 | 第38-41页 |
| ·直觉模糊关联度测算模型 | 第38-39页 |
| ·直觉模糊集关联度的性质分析 | 第39-41页 |
| ·基于直觉模糊关联度的贝叶斯网络结构集结生成方法 | 第41-42页 |
| ·基于直觉模糊关联度的专家赋权方法分析 | 第41页 |
| ·贝叶斯网络结构的集结生成步骤 | 第41-42页 |
| ·算例分析 | 第42-46页 |
| ·背景及基础数据 | 第42-44页 |
| ·计算结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 考虑双重决策信息的贝叶斯网络推理决策模型 | 第47-55页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·双重决策信息描述 | 第47-48页 |
| ·专家决策矩阵信息 | 第47-48页 |
| ·贝叶斯网络决策依据信息 | 第48页 |
| ·决策模型及步骤 | 第48-49页 |
| ·算例分析 | 第49-54页 |
| ·背景及基础数据 | 第49-52页 |
| ·计算结果及分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络的双重不完全信息集结模型研究 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·双重不完全决策信息描述 | 第55-56页 |
| ·决策矩阵信息 | 第55-56页 |
| ·不完全贝叶斯网络信息 | 第56页 |
| ·双重信息联动决策模型及步骤 | 第56-58页 |
| ·基于决策矩阵信息的方案综合评价值区间估算模型 | 第56-57页 |
| ·基于决策依据信息的方案综合评价值估算模型 | 第57页 |
| ·双重信息联动推理模型 | 第57-58页 |
| ·算例分析 | 第58-63页 |
| ·背景及基础数据 | 第58-62页 |
| ·计算结果及分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·研究总结 | 第64页 |
| ·研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |